В случае сомнения лучшим вариантом будет активный выбор, чтобы человек не отказался от собственных предпочтений относительно защиты личных данных. Каждый должен самостоятельно принимать решение о том, что защита личной информации для него не важна. Среди населения наблюдается огромное разнообразие мнений по этому вопросу, и всегда существует риск того, что архитекторы выбора будут действовать в своих интересах. И то и другое говорит в пользу активного выбора.

Демографические показатели. Персонализированное правило по умолчанию может опираться на такие групповые характеристики людей, как географические и демографические различия. Например, возраст и уровень дохода обязательно нужно учитывать при составлении программ пенсионных накоплений. Этот подход уже широко осуществляется на практике. Скажем, преподавателей в университетах обычно по умолчанию подписывают на ту программу, которая кажется наиболее для них подходящей (от нее, разумеется, легко можно отказаться). Что касается наемных работников, которым за шестьдесят, то для них правила по умолчанию определенно должны отличаться от тех, что предназначены для сорокалетних. Правила должны варьироваться и в зависимости от уровня дохода. Общая идея такова: правила по умолчанию должны отслеживать, что лучше всего подходит тем, кто «похож на вас».

Факты говорят, что правила по умолчанию в отношении пенсионных программ, учитывающие многообразие (особенно касающееся возраста), довольно легко разработать, тем самым повысив вероятность следования правилу до 60%{168}. Правила по умолчанию способны приносить огромную пользу{169}. Все большую популярность приобретают фонды распределения активов с учетом жизненного цикла и жизненной стадии. Можно легко представить себе использование подобных подходов в сфере страхования здоровья, ипотечного кредитования, мобильной связи. Конечно, использование определенных демографических показателей — таких как раса, религия и пол — должно быть строго ограничено, иначе правила по умолчанию будут дискриминационными.

Общие положения должны быть выражены четко и ясно. Самые серьезные аргументы против правил по умолчанию в пользу активного выбора подчеркивают потенциальную неточность и неясность этих правил. Если архитекторы выбора допускают оплошность, это способно причинить немалый вред, но вероятность того, что промах совершат те, кто сделает выбор, невелика (разве только правила по умолчанию окажутся недоработанными). Этот вопрос становится менее острым, когда речь идет о персонализированных правилах по умолчанию. Они делают людей во многом свободнее. Конечно, персонализированные правила по умолчанию — отнюдь не панацея. В некоторых случаях лучше предпочесть активный выбор, потому что благодаря ему можно научиться чему-то новому и выразить свободу выбора. Тем не менее персонализированные правила по умолчанию — весьма заманчивый вариант, поскольку снижают как цену решений, так и цену ошибок. Это веяние будущего, ничем пока не омраченное благо и исключительно хорошая новость.

Как мы уже говорили, в сфере свободного рынка люди обычно не получают ни товаров, ни услуг, пока не выбирают их сами. Здесь активный выбор будет правилом. Но, собственно, почему? Почему так уж обязателен активный выбор? Я набросал очевидный ответ на этот вопрос: пока человек сам не скажет, что он хочет тот или иной товар либо услугу, нет никакой возможности узнать, чего он пожелает и когда это произойдет. Ни один специалист по планированию не обладает нужными для этого знаниями.

С этой точки зрения активный выбор и обусловленная им свобода становятся отличной гарантией от ошибок, совершаемых вследствие неправильно понятых предпочтений потребителей. Например, если книжный магазин предполагает, что определенные покупатели захотят приобрести определенные романы и предлагает их по умолчанию (с возможностью отказа), возникает неоправданный риск того, что люди в итоге купят абсолютно не нужные им книги. Конечно, людям приходится принимать решения, которые тяжелы и требуют затрат, но требование активного выбора на обычном рынке все-таки сводит цену решения и цену ошибки к минимуму. Вспомните замечательное утверждение Хайека о том, что «осознание нашего непоправимого невежества по поводу большей части того, что известно другим, — самый главный аргумент в защиту свободы». Тот, кто планирует, неизбежно будет невежественным, а значит, должен делать выбор в пользу свободы.

ЛИЧНОСТЬ КАК БАЗА ДАННЫХ

Чтобы проверить эти утверждения, проведем мысленный эксперимент. Представьте, что продавцы идеально (или почти идеально) знают, что пожелают купить люди. Допустим, точность предсказаний обеспечивают большие объемы данных в сочетании с информацией о выборе людей в прошлом. На основе этих данных книжный магазин знает (со 100%-ной или близкой к тому уверенностью), что именно купят люди — еще до того, как они сами это поймут. В таком случае вывод очевиден (по крайней мере если целью будет благополучие людей): необходимо определить правила покупки по умолчанию. Конечно, в результате люди будут тратить больше денег, но если так, то и сам риск чрезмерных затрат нужно учесть с помощью соответствующих данных, позволяющих установить лимит расходов.

Это предположение дает достаточный ответ «главному аргументу в защиту свободы». С помощью огромного объема данных подход с покупками по умолчанию снижает (или совсем аннулирует) цену решения и теоретически делает цену ошибки нулевой или близкой к таковой. В рамках нашего мысленного эксперимента люди получают именно то, чего хотят. Здесь хочется возразить против правил по умолчанию, ведущих прямиком к «прогнозируемому шопингу», что они, дескать, совершенно неприемлемы с точки зрения независимости личности, но я бы воздержался от этого соблазна. Я говорю о тех случаях, когда человек или организация действительно имеют возможность знать, со 100%-ной или близкой к тому уверенностью, чего хотят люди. И если здесь пострадает независимость, серьезная ли это проблема? В таких случаях разумные люди предпочтут не выбирать, потому что правило по умолчанию подходит им безупречно. Оно дает возможность получить то, что они хотят, не предпринимая для этого никаких неприятных, ненужных или трудных шагов.

Пока это лишь мысленный эксперимент, но, без сомнения, рынок стремительно развивается в данном направлении. Любые расчеты в этой области быстро устаревают, но давайте рассмотрим несколько примеров в качестве иллюстрации. Компания Walmart внедрила мобильное приложение, выполняющее некий расчет прогнозируемого шопинга{170}. Приложение анализирует, что обычно приобретает конкретный покупатель, а затем составляет перечень товаров, который тот видит, заходя в приложение. Цель — предложить покупателю то, чего он захочет или что ему понадобится. По словам представителя Walmart, «идеальный список покупок — тот, который вам не приходится составлять самим, то есть это тот список, над которым работаем мы». С этой точки зрения «будущее розничной торговли — это история персонализированных интерактивных действий, доступных каждому с помощью смартфона».